package mht.practice.Tree;

import java.util.LinkedList;

/**
 * 二分搜索树
 * Created by MHT on 2017/8/27.
 */

// 由于Key需要能够进行比较，所以需要extends Comparable<Key>
public class BinarySearchTree<Key extends Comparable<Key>,Value> {

    // 树中的节点为私有的类, 外界不需要了解二分搜索树节点的具体实现
    private class Node {
        private Key key;
        private Value value;
        private Node left, right;

        public Node(Key key, Value value) {
            this.key = key;
            this.value = value;
            left = right = null;
        }

        public Node(Node node){
            this.key = node.key;
            this.value = node.value;
            this.left = node.left;
            this.right = node.right;
        }
    }

    private Node root;  // 根节点
    private int count;  // 树种的节点个数

    // 构造函数, 默认构造一棵空二分搜索树
    public BinarySearchTree() {
        root = null;
        count = 0;
    }

    // 返回二分搜索树的节点个数
    public int size() {
        return count;
    }

    // 返回二分搜索树是否为空
    public boolean isEmpty() {
        return count == 0;
    }

    // 向二分搜索树中插入一个新的(key, value)数据对
    public void insert(Key key, Value value){
        root = insert(root, key, value);
    }

    // 查看二分搜索树中是否存在键key
    public boolean contain(Key key){
        return contain(root, key);
    }

    // 在二分搜索树中搜索键key所对应的值。如果这个值不存在, 则返回null
    public Value search(Key key){
        return search( root , key );
    }

    // 寻找二分搜索树的最大的键值
    public Key maximum(){
        assert count != 0;
        Node maxNode = maximum(root);
        return maxNode.key;
    }

    // 寻找二分搜索树的最小的键值
    public Key minimum(){
        assert count != 0;
        Node minNode = minimum(root);
        return minNode.key;
    }

    // 从二分搜索树中删除最小值所在节点
    public void removeMin(){
        if( root != null )
            root = removeMin( root );
    }

    // 从二分搜索树中删除最大值所在节点
    public void removeMax(){
        if( root != null )
            root = removeMax( root );
    }

    // 从二分搜索树中删除键值为key的节点
    public void remove(Key key){
        root = remove(root, key);
    }

    //二分搜索树的前序遍历
    public void preOrder(){
        preOrder(root);
    }

    // 二分搜索树的中序遍历
    public void inOrder(){
        inOrder(root);
    }

    // 二分搜索树的后序遍历
    public void postOrder(){
        postOrder(root);
    }

    // 二分搜索树的层序遍历
    public void levelOrder(){

        // 我们使用LinkedList来作为我们的队列
        LinkedList<Node> q = new LinkedList<Node>();
        q.add(root);
        while (!q.isEmpty()){

            Node node = q.remove();
            System.out.print(node.value);
            System.out.print("  ");
            if (node.left != null)
                q.add(node.left);
            if( node.right != null )
                q.add( node.right );
        }
    }

    // 打乱数组顺序
    private static void shuffle(Object[] arr){

        for(int i = arr.length-1 ; i >= 0 ; i --){
            int pos = (int) (Math.random() * (i+1));
            Object t = arr[pos];
            arr[pos] = arr[i];
            arr[i] = t;
        }
    }


    // 测试二分搜索树
    public static void main(String[] args) {

        BinarySearchTree<Integer, Integer> bst = new BinarySearchTree<Integer, Integer>();

        // 取n个取值范围在[0...n)的随机整数放进二分搜索树中
        int N = 10000;
        for(int i = 0 ; i < N ; i ++){
            Integer key = new Integer((int)(Math.random()*N));
            // 为了后续测试方便,这里value值取和key值一样
            bst.insert(key, key);
        }
        // 注意, 由于随机生成的数据有重复, 所以bst中的数据数量大概率是小于n的

        // order数组中存放[0...n)的所有元素
        Integer order[] = new Integer[N];
        for( int i = 0 ; i < N ; i ++ )
            order[i] = new Integer(i);
        // 打乱order数组的顺序
        shuffle( order );

        // 乱序删除[0...n)范围里的所有元素
        for( int i = 0 ; i < N ; i ++ )
            if( bst.contain( order[i] )){
                bst.remove( order[i] );
                System.out.println("After remove " + order[i] + " size = " + bst.size() );
            }

        // 最终整个二分搜索树应该为空
        System.out.println( bst.size() );
    }

    //-------------------------------------------------
    //*****************私有化辅助函数*******************
    //-------------------------------------------------

    // 向以node为根的二分搜索树中, 插入节点(key, value), 使用递归算法
    // 返回插入新节点后的二分搜索树的根
    private Node insert(Node node,Key key, Value value){

        if (node == null){
            count++;
            return new Node(key,value);
        }

        if (key.compareTo(node.key) == 0)
            node.value = value;
        else if (key.compareTo(node.key) > 0)
            node.right = insert(node.right,key,value);
        else
            node.left = insert(node.left,key,value);

        return node;
    }

    // 查看以node为根的二分搜索树中是否包含键值为key的节点, 使用递归算法
    private boolean contain(Node node,Key key){

        if (node == null)
            return false;

        if (key.compareTo(node.key) == 0)
            return true;
        else if (key.compareTo(node.key) > 0)
            return contain(node.right,key);
        else
            return contain(node.left,key);
    }

    // 在以node为根的二分搜索树中查找key所对应的value, 递归算法
    // 若value不存在, 则返回NULL
    private Value search(Node node,Key key){

        if (node == null)
            return null;

        if (key.compareTo(node.key) == 0)
            return node.value;
        else if (key.compareTo(node.key) > 0)
            return search(node.right,key);
        else
            return search(node.left,key);

    }

    // 对以node为根的二叉搜索树进行前序遍历, 递归算法
    private void preOrder(Node node){

        if (node != null){
            System.out.print(node.key);
            System.out.print("  ");
            preOrder(node.left);
            preOrder(node.right);
        }
    }

    // 对以node为根的二叉搜索树进行中序遍历, 递归算法
    private void inOrder(Node node){

        if (node != null){
            inOrder(node.left);
            System.out.print(node.key);
            System.out.print("  ");
            inOrder(node.right);
        }
    }

    // 对以node为根的二叉搜索树进行后序遍历, 递归算法
    private void postOrder(Node node){

        if (node != null){
            postOrder(node.left);
            postOrder(node.right);
            System.out.print(node.key);
            System.out.print("  ");
        }
    }

    // 返回以node为根的二分搜索树的最大键值所在的节点
    private Node maximum(Node node){

        if (node.right == null)
            return node;

        return maximum(node.right);
    }

    // 返回以node为根的二分搜索树的最小键值所在的节点
    private Node minimum(Node node){
        if( node.left == null )
            return node;

        return minimum(node.left);
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMin(Node node){

        if (node.left == null){
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            count--;
            return rightNode;
        }

        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最大节点
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node removeMax(Node node){

        if (node.right == null){
            Node leftNode = node.left;
            node.left = null;
            count--;
            return leftNode;
        }

        node.right = removeMax(node.right);
        return node;
    }

    // 删除掉以node为根的二分搜索树中键值为key的节点, 递归算法
    // 返回删除节点后新的二分搜索树的根
    private Node remove(Node node, Key key){

        if (node == null)
            return null;

        if (key.compareTo(node.key) < 0){
            node.left = remove(node.left,key);
            return node;
        }
        else if (key.compareTo(node.key) > 0){
            node.right = remove(node.right,key);
            return node;
        }
        else{   // key == node->key

            // 待删除节点左子树为空的情况
            if( node.left == null ){
                Node rightNode = node.right;
                node.right = null;
                count --;
                return rightNode;
            }

            // 待删除节点右子树为空的情况
            if( node.right == null ){
                Node leftNode = node.left;
                node.left = null;
                count --;
                return leftNode;
            }

            // !!!!!!!!!!!!待删除节点左右子树均不为空的情况!!!!!!!!!!
            // 找到比待删除节点大的最小节点, 即待删除节点右子树的最小节点(后继节点)
            // 用这个节点顶替待删除节点的位置
            Node successor = new Node(minimum(node.right));
            count++;

            successor.left = node.left;
            successor.right = removeMin(node.right);

            node.left = node.right =null;
            count--;

            return successor;
        }
    }

}